柏军
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摘要：本文介绍了焊缝跟踪技术，通过阐述焊缝控制原理，分析了焊缝跟踪系统的组成。本文从视觉传感器、激光传感器等焊缝跟踪传感器的研究现状出发，介绍了焊缝跟踪智能控制的进展情况，如人工神经网络控制、遗传算法在焊接过程控制中的应用，并对焊接过程控制技术的发展趋势进行了分析。
关键词：焊缝跟踪；视觉传感器；图像处理；智能控制
焊接被认为是“工业裁缝”，同时也是制造技术中存在的重要组成内容，并广泛的应用到航空、船舶等领域。焊接自动化和智能化已成为必然趋势，高效率的焊接机器人在先进制造业中得到了广泛应用。轨道设计和焊接质量控制。焊后质量评价的一个重要指标是焊缝跟踪的准确性和实时性，基于传感器的焊缝跟踪系统可以对焊缝进行实时检测，根据焊缝实际路径将焊丝引导到焊缝，可见传感器在焊接过程中的作用。本文介绍了焊接机器人焊缝跟踪技术，综述了近年来国内外在焊接机器人焊缝跟踪方面所采用的各种传感器技术的研究进展，分析和展望了缝焊技术的发展趋势。
一、焊缝跟踪技术
（一）焊缝跟踪系统组成
焊缝自动跟踪系统由传感、控制器和执行机构组成，执行机构具有检测与控制功能，焊接机器人(串行机器人或移动机器人)、步进电机、焊接机器人、送线机、附件等。
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（二）焊缝跟踪原理
在图1中，焊接机器人控制主要是实现焊缝处的自动控制，即在焊缝处采用视觉引导，在焊缝处采用自动定位，在焊缝处采用自动调节，在焊缝处采用自动定位，在焊缝处采用自动控制。在焊接过程中，通过利用图像，对焊接中的电、光、热、声等信号进行相应的采集，通过采用控制算法和图像处理技术，检测焊缝及中间部位。调整焊枪的位置，使焊枪在焊接过程中处于中间位置。
在此基础上，结合焊缝跟踪理论和方法，以焊缝跟踪系统为核心，采用焊接跟踪技术，对焊接精度要求进行了分析。并根据加工结果对焊枪进行调整，最终实现对焊缝间隙的控制。
二、焊缝跟踪技术研究现状
自1940年焊缝跟踪技术开始发展到70年代，主要是通过机械接触传感器来实现。焊接过程中对焊件的跟踪精度要求很高，机械跟踪只能对低级焊件进行跟踪，不能满足高精度要求。从1970到1980年间，焊接研究者们研制出一种无触点传感器。这种传感器具有结构复杂、复制困难、成本高等特点，目前在海量数据处理中，计算机技术的进步与发展下，并没有得到广泛的应用，尤其是在上世纪七十年代，相关学者对电弧传感器展开了分析，并发现了相关理论基础，在八十年代后研究者们开始了对无触点焊缝监测的研究与探索，计算机上的数据处理能力仍不能满足要求，90年代，随着国外先进的焊接技术的引入，人们对该领域的认识与重视程度不断提高，许多企业也在逐步开展对焊缝监测的研究工作。另外，随着我国科学技术的不断进步与发展，很多焊缝跟踪技术元件也正在涌现，再加上我国计算机技术在进步传感器和图像处理技术得到了进步，同时也为焊缝跟踪技术的发展带来了新的希望。
三、焊接机器人焊缝跟踪技术
（一）电弧传感技术
电弧传感器是利用电弧电流、电弧电压随焊枪到工件的距离变化特性来识别铆钉中心的。结构简单，操作简单，抗电弧能力强，温度高，磁场强，可广泛应用于焊接跟踪。目前主要应用于焊接弧焊机器人。图示2是电弧传感器跟踪焊缝的基本步骤。
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（二）视觉传感技术
该传感器以自然光为光源，利用 CCD摄像机获取焊接直观信息，结构简单，使用方便，但仅适用于二维图像信息。图3展示了传感器跟踪焊接的基本程序。
Park等人开发了一种先进的基于光学传感器的海洋管道自动焊接系统，并提出了一种在焊缝填充和填充过程中的平均移动焊缝跟踪算法。
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（三）激光传感技术
激光视觉传感器根据三角测量原理得到焊缝的三维信息。该法图象处理简单、抗干扰能力强。传感结构复杂，视觉模糊不清；图4展示了激光传感的基本流程。
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利用半导体激光器、 CCD摄像机、电容组成传统的激光视觉传感器。如图5所示，在焊缝控制中，工件上激光的投影显示出激光条的成形。CCD摄像机获取并处理图像，通过分析获得焊接中心的位置信息。
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（四）其他传感技术
近几年来，随着传感器研究的深入，超声、红外等传感器技术在焊接机器人中得到了越来越广泛的应用。结合传感技术的出现，为焊接跟踪研究提供了新的发展方向。
在弧焊跟踪系统中采用电磁传感器实现了焊缝质量的在线检测，极大地提高了焊缝跟踪精度；在基于红外视觉传感器的弧焊偏差报告系统中采用了朱等方法，提高了偏差检测准确率。
Yu等人根据表面温度分析研制了红外传感器系统，用于监测 MIG焊的故障和检测焊接错误；同时，对三种典型的几何缺陷(亚形、屈曲和未熔合)进行了试验。实验结果表明，该系统是可行和有效的，实验装置的示意图见图6。
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四、焊缝跟踪发展趋势
经过对国内外研究现状的分析，许多科学家和研究机构已经在焊接跟踪系统的研发方面取得了一定的成果，许多科学家也对视觉传感系统进行了大量的研究，对图像处理算法的改进和完善，从而提升焊缝跟踪技术的发展，以更加准确的处理图像，增加焊缝跟踪在我国研究的进程，提升系统实时性。因此，焊缝跟踪在我国未来的发展趋势主要为以下几点：一是克服传感器单一的信号获取缺点，从而提升信息跟踪的有效性和准确性。二是创新图像处理算法着重研究多传感器熔敷跟踪系统；三是针对不同工作特点，总结了适合不同工作的焊接跟踪算法。第二，提高了焊接跟踪算法的适应性和适应性；焊工机器人被广泛应用于先进制造业。焊缝跟踪精度和实时性是衡量焊接质量的重要指标之一，而焊缝检测是基于传感器的机器人焊接的关键环节。
(1) 为了解决单个传感器信号的可靠性和稳定性问题，可以将多传感器信息融合技术应用于焊缝控制研究中。
(2) 熔池的几何形状由用于焊接跟踪和焊接检测的传感器测量。为了提高机器人焊接技术的焊接质量，在焊接电阻、焊接熔深、焊接形式和尺寸、焊接距离均匀性、气孔和裂纹形成等方面还有待进一步研究。
(3)利用神经网络和深度学习等人工智能技术，实现焊接过程控制和焊接质量识别，如神经网、焊接参数与熔池形态相结合、焊接几何特征预测、熔深与计算机成像、焊接状态量化、焊接状态进化等，进行优化设计了传感器、焊接参数和机器人参数。
结论
焊工自动化技术是现代工业和智能化工厂化生产中必不可少的金属加热技术，由于不同的产品需要使用不同的生产线，因此，同类型产品的不同型号也存在一定的差距，无论是在工位数方面，还是在焊接线的水平布置方面，都存在这一问题。此外，在实际焊接过程中，由于焊接部位、焊缝间隙、焊缝尺寸的分布以及胎面与焊缝本身的差别、焊接过程中的热变形以及装配误差等因素的影响，也会造成焊接缺陷。因此，焊接生产线必须具有较高的柔性和灵活性，能实时检测焊缝，并能调整焊接偏差、焊接参数、焊接轨迹等，而自动焊的关键在于对焊缝的实时监测。
参考文献
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